Часто вам может потребоваться использовать модель множественной линейной регрессии, которую вы создали в Excel, чтобы предсказать значение отклика нового наблюдения или точки данных.
К счастью, это довольно легко сделать, и следующий пошаговый пример показывает, как это сделать.
Шаг 1: Создайте данные
Во-первых, давайте создадим поддельный набор данных для работы в Excel:
Шаг 2: Подберите модель множественной линейной регрессии
Затем давайте подгоним модель множественной линейной регрессии, используя x1 и x2 в качестве переменных-предикторов и y в качестве переменной отклика.
Для этого мы можем использовать функцию ЛИНЕЙН(y_values, x_values) следующим образом:
Как только мы нажмем Enter, появятся коэффициенты регрессии:
Подогнанная модель множественной линейной регрессии:
у = 17,1159 + 1,0183 (х1) + 0,3963 (х2)
Шаг 3: Используйте модель для прогнозирования нового значения
Теперь предположим, что мы хотим использовать эту регрессионную модель для прогнозирования значения нового наблюдения, которое имеет следующие значения для переменных-предикторов:
- х1:8
- х2: 10
Для этого мы можем использовать следующую формулу в Excel:
Используя эти значения для переменных-предикторов, модель множественной линейной регрессии предсказывает, что значение y будет равно 29,22561 .
Шаг 4: Используйте модель для прогнозирования нескольких новых значений
Если мы хотим использовать модель множественной линейной регрессии для прогнозирования значения ответа для нескольких новых наблюдений, мы можем просто сделать абсолютные ссылки на ячейки для коэффициентов регрессии:
Дополнительные ресурсы
Как выполнить простую линейную регрессию в Excel
Как выполнить множественную линейную регрессию в Excel
Как выполнить полиномиальную регрессию в Excel
Как создать остаточный график в Excel